Reinforcement Learning (eBook)

Aktuelle Ansätze verstehen - mit Beispielen in Java und Greenfoot

Uwe Lorenz (Autor)

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2020 | 1. Aufl. 2020
XVIII, 170 Seiten
Springer Berlin Heidelberg (Verlag)
978-3-662-61651-2 (ISBN)

Infos

In uralten Spielen wie Schach oder Go können sich die brillantesten Spieler verbessern, indem sie die von einer Maschine produzierten Strategien studieren. Robotische Systeme üben ihre Bewegungen selbst. In Arcade Games erreichen lernfähige Agenten innerhalb weniger Stunden übermenschliches Niveau. Wie funktionieren diese spektakulären Algorithmen des bestärkenden Lernens? Mit gut verständlichen Erklärungen und übersichtlichen Beispielen in Java und Greenfoot können Sie sich die Prinzipien des bestärkenden Lernens aneignen und in eigenen intelligenten Agenten anwenden. Greenfoot (M.Kölling, King's College London) und das Hamster-Modell (D.Bohles, Universität Oldenburg) sind einfache aber auch mächtige didaktische Werkzeuge, die entwickelt wurden, um Grundkonzepte der Programmierung zu vermitteln. Wir werden Figuren wie den Java-Hamster zu lernfähigen Agenten machen, die eigenständig ihre Umgebung erkunden.

Nach seinem Studium der Informatik und Philosophie mit Schwerpunkt künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen an der Humboldt-Universität in Berlin und einigen Jahren als Projektingenieur ist Uwe Lorenz derzeit als Gymnasiallehrer für Informatik und Mathematik tätig, - seit seinem Erstkontakt mit Computern Ende der 80iger Jahre hat ihn das Thema Künstliche Intelligenz nicht mehr losgelassen.

Produkt-Details

• Erscheint lt. Verlag: 2.9.2020
• Zusatzinfo: XVIII, 170 S. 84 Abb., 57 Abb. in Farbe.
• Sprache: deutsch
• Themenwelt: Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken
• Themenwelt: Informatik ► Programmiersprachen / -werkzeuge ► Java
• Schlagworte: Actor-Critic • bestärkendes Lernen • Deep Reinforcement Learning • Greenfoot • Java-Hamster • Künstliche Intelligenz • Lernen durch Verstärkung • Maschinelles Lernen • Policy Gadient • Q-Learning • Reinforcement Learning • Sarsa • verstärkendes lernen
• ISBN-10: 3-662-61651-3 / 3662616513
• ISBN-13: 978-3-662-61651-2 / 9783662616512